Python 使用 yield from 递归展开嵌套序列

问题描述

问题

目标是将一个包含多层嵌套结构的序列展开，使其变为一个只有一层的简单列表。

解决方案与实现

解决方案

可以通过编写一个包含 yield from 语句的递归生成器来轻松解决此问题。示例代码如下：

from collections import Iterable

def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
  for x in items:
    if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
      yield from flatten(x)
    else:
      yield x

items = [1, 2, [3, 4, [5, 6], 7], 8]
# Produces 1 2 3 4 5 6 7 8
for x in flatten(items):
  print(x)

在上述代码中，isinstance(x, Iterable) 用于判断当前元素是否为可迭代对象。若确认为可迭代对象，yield from 会递归调用生成器并产出所有子元素的值。最终，整个处理过程返回一个完全扁平化的序列。

额外的参数 ignore_types 以及配合的检测语句 isinstance(x, ignore_types) 旨在将字符串和字节类型排除在可迭代对象的处理范围之外，从而防止它们被进一步展开为单个字符。这样处理后，字符串数组就能按预期返回结果。例如：

>>> items = ['Dave', 'Paula', ['Thomas', 'Lewis']]
>>> for x in flatten(items):
...   print(x)
...
Dave
Paula
Thomas
Lewis
>>>

技术细节与讨论

讨论

语句 yield from 在生成器中调用其他生成器作为子例程时非常有用。如果不使用它，则必须编写额外的 for 循环来手动处理迭代。对比代码如下：

def flatten(items, ignore_types=(str, bytes)):
  for x in items:
    if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
      for i in flatten(x):
        yield i
    else:
      yield x

尽管代码改动微小，但 yield from 语句使代码看起来更加优雅，同时也让整体逻辑显得简洁清爽。

前文提到的针对字符串和字节的额外检查，目的是防止它们被展开为单个字符。如果存在其他不希望被展开的数据类型，只需修改参数 ignore_types 即可。

最后需要注意的是，yield from 在涉及基于协程和生成器的并发编程场景中扮演着更为重要的角色。

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